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Automatisation des processus avec l’IA et les GANs, l’entreprise du futur est née.

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Alors que le numérique transforme les activités des entreprises, l’automatisation des processus est devenue vitale pour optimiser la productivité, réduire les coûts et améliorer la compétitivité. Deux technologies se distinguent particulièrement dans cette révolution : l’automatisation des processus et l’intelligence artificielle (IA). Chez Smartpoint, notre lab Data explorent depuis plusieurs années les capacités des réseaux antagonistes génératifs (GANs), ce sous-domaine de l’IA. Les GANs ouvrent en effet des perspectives prometteuses pour automatiser des tâches complexes en introduisant une dimension d’intelligence et d’adaptabilité jamais égalée jusqu’à présent. Nous vous proposons dans cet avis d’expert de voir ensemble comment l’automatisation, couplée aux GANs et à d’autres technologies d’IA, transforme les processus métier.

Automatisation des processus vs. IA, les différences

Avant de rentrer dans le rôle spécifique des GANs, il est important de comprendre la distinction entre l’automatisation des processus et l’IA. L’automatisation des processus consiste à simplifier les tâches répétitives et à libérer les salariés des opérations manuelles. Par exemple, des outils comme Zapier, Microsoft Power Automate, UiPath (leader en RPA) ou Make (anciennement Integromat) permettent d’automatiser l’intégration entre différentes applications (CRM, emails, systèmes d’inventaire) pour gagner du temps et éviter les erreurs humaines.

En revanche, l’IA ne se contente pas de simplifier les tâches : elle analyse, apprend et s’adapte en fonction des données. Par exemple, un modèle comme ChatGPT peut non seulement automatiser des réponses aux clients, mais aussi apprendre des interactions pour améliorer ses réponses avec le temps.

La véritable révolution prend forme lorsque l’automatisation des processus et l’IA travaillent ensemble. Les technologies d’IA fournissent des insights basés sur les données tandis que l’automatisation les exécute, créant un flux de travail optimisé, intelligent et réactif.

Les GANs, une avancée de taille dans l’automatisation

Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) vont au-delà de l’automatisation traditionnelle. En permettant de générer des données synthétiques ou des scénarios alternatifs, les GANs sont des outils puissants pour l’automatisation des processus complexes. Contrairement aux systèmes de règles statiques, les GANs peuvent produire des résultats toujours plus précis et réalistes à mesure qu’ils apprennent de leurs erreurs via un duel entre deux réseaux neuronaux : un générateur qui crée de fausses données, et un discriminateur qui essaie de les distinguer des données réelles.

Application concrète dans l’automatisation des processus :

  1. Création de données synthétiques pour l’entraînement de modèles IA : Les entreprises, notamment dans la santé ou la finance, peuvent entraîner leurs modèles IA avec des jeux de données réalistes créés par les GANs sans avoir besoin de données sensibles réelles.
  2. Simulation de processus métiers : Les GANs permettent de simuler des variations infinies de situations dans des chaînes logistiques ou des environnements de production, optimisant ainsi la planification.
  3. Prédiction et adaptation dynamique : En utilisant des données synthétiques, les entreprises peuvent prédire des comportements futurs, optimiser l’approvisionnement, ou tester des scénarios d’urgence sans compromettre les opérations réelles.

L’automatisation intelligente : IPA, RPA et IA

Le concept de Intelligent Process Automation (IPA) combine plusieurs technologies telles que l’IA, le machine learning (ML), la robotic process automation (RPA) et la gestion des processus métier (BPM). L’IPA dépasse l’automatisation traditionnelle en intégrant des capacités d’apprentissage et de prise de décision automatisée.

Les principaux composants de l’IPA :

  1. RPA : Automatisation des tâches répétitives et basées sur des règles, comme la saisie de données, avec des robots logiciels.
  2. BPM : Gestion de bout en bout des processus d’entreprise pour les rendre plus efficaces.
  3. IA et ML : Utilisation des données en temps réel pour adapter et améliorer continuellement les décisions automatisées.
  4. Data mining des tâches et  des processus : Analyse des opérations pour identifier les inefficacités et proposer des optimisations.

Ces outils, combinés aux GANs, permettent aux entreprises de faire un bon en gains d’efficacité en automatisant des processus complexes tout en améliorant continuellement les résultats. Par exemple, un système IPA peut automatiser l’ensemble du cycle de traitement d’une facture, de la réception à l’approbation, tout en s’améliorant avec chaque cycle pour réduire les erreurs.

Quel avenir pour l’automatisation, cap sur 2025

D’ici 2025, l’automatisation des processus guidée par l’IA devrait connaître une expansion exponentielle, avec plusieurs tendances clés :

  1. Hyperautomatisation : L’automatisation ne se limitera plus à des tâches simples mais s’étendra à des flux de travail entiers connectés grâce à l’IA et à la RPA. Dans des secteurs comme l’e-commerce, cela pourrait impliquer la gestion automatisée de l’inventaire, des prix et même du support client.
  2. Décisions en temps réel pilotées par l’IA : L’IA prendra des décisions critiques en temps réel. Par exemple, dans l’industrie, elle pourra ajuster les plannings de production en fonction des conditions de marché ou optimiser la distribution en temps réel.
  3. Expériences client personnalisées à grande échelle : Grâce à l’analyse des comportements des utilisateurs, l’IA propose déjà des recommandations de produits personnalisées ou des offres marketing … mais elle ira encore plus loin en créant une expérience unique pour chaque client.
  4. Cyber-sécurité améliorée grâce à l’IA : L’IA identifiera et répondra aux menaces de cybersécurité en temps réel, assurant ainsi la protection des données critiques dans des secteurs comme la finance et la santé.

Ces prédictions indiquent que l’IA, en collaboration avec des technologies comme les GANs et la RPA, sera essentielle pour garantir la compétitivité des entreprises dans les années à venir.

En avant vers une automatisation vraiment intelligente ?

Pour Smartpoint, pure player de la data, l’association des GANs, de l’IA et des technologies d’automatisation comme la RPA est une opportunité majeure pour aider les entreprises à accélérer leur transformation numérique. Celle offre non seulement des gains d’efficacité et de réduction des coûts, mais surtout, elle permet aux entreprises de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides dans un environnement en perpétuel changement.

Smartpoint est fier d’accompagner les entreprises dans leur adoption de ces technologies de pointe vers des processus entièrement automatisés, intelligents et évolutifs. Nos experts vous proposent de travailler avec vous sur vos use cases afin de définir les cas d’applications de ces nouvelles technologies et de mesurer le ROI. Contactez-nous !

Sources :

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Data Engineer : Pourquoi Smartpoint est THE place to be ?

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Smartpoint est le terrain de jeu idéal pour les Data Engineers à la recherche d’un parcours professionnel passionnant. En tant que pure player de la data, Smartpoint offre un écosystème où innovation, sens et évolution professionnelle se rencontrent pour créer des carrières d’exception.

1. Une mission qui a du sens

Chez Smartpoint, les Data Engineers ne sont pas de simples consultants ; ils sont les artisans d’un monde meilleur. La data, autrefois cantonnée au marketing sur les réseaux sociaux, irrigue maintenant tous les aspects de notre vie, apportant des solutions innovantes dans tous les domaines dont cruciaux que sont la santé et l’écologie. Travailler dans la data chez Smartpoint, c’est avoir un impact réel et positif sur la société. Smartpoint a d’ailleurs une politique RSE parmi les plus exemplaires de la profession (Top 1% des sociétés) et est engagé pour la planète.

2. Au coeur d’un secteur en pleine croissance

L’évolution du big data, depuis ses balbutiements en 2008-2009 jusqu’à son intégration actuelle avec l’IA, a rendu cette industrie plus accessible et essentielle que jamais. Les Data Engineers chez Smartpoint sont les pilotes de cette révolution, parés pour aider les entreprises à se transformer et à prospérer dans ce nouvel âge de l’information.

3. La promesse d’une carrière au top !

Le domaine de la data engineering est un véritable terreau d’innovations, où chaque jour est synonyme de découverte et d’invention. Chez Smartpoint, cette réalité prend tout son sens, offrant aux Data Engineers une carrière passionnante et jamais monotone. Prenons l’exemple des avancées dans l’analyse prédictive, la personnalisation en temps réel des expériences clients ou encore le développement de villes intelligentes grâce à l’Internet des Objets (IoT). Ces innovations ne sont que la pointe de l’iceberg des projets auxquels nos ingénieurs contribuent. La diversité des projets garantit une carrière challengeante, où l’ennui n’a pas sa place. Qu’il s’agisse de rendre les systèmes de santé plus prédictifs et réactifs ou d’optimiser les chaînes d’approvisionnement grâce à l’intelligence artificielle, les défis abondent, rendant votre parcours professionnel chez Smartpoint exceptionnellement riche et gratifiant.

4. Un métier techniquement exigeant

Le Data Engineer chez Smartpoint est au centre de l’échiquier technologique, collaborant étroitement avec les data analysts et les data scientists pour façonner l’infrastructure de données de l’entreprise. C’est un rôle complexe qui offre une variété et une profondeur technique rarement égalées dans le secteur numérique.

5. Un salaire compétitif et de la formation en continu

Avec des salaires débutant entre 40 et 50 000 € pour les juniors et dépassant les 75 000 € pour les seniors data tech leads en Île-de-France, Smartpoint valorise l’expertise de ses Data Engineers. Non seulement, vous allez participé à des projets passionnants mais nos data tech leads vous forme et vous font monter en compétences sur les dernières innovations technologiques. De plus, un programme de certifications bonifié par des primes à l’obtention renforce cette reconnaissance, affirmant l’engagement de Smartpoint envers la croissance personnelle et professionnelle de ses talents.

Smartpoint, c’est l’endroit rêvé pour les Data Engineers ambitieux. Ici, vous ne trouvez pas seulement un emploi ; vous rejoignez une communauté de pionniers qui façonnent activement l’avenir de la data et, par extension, de la société. SmartPoint est plus qu’une entreprise ; c’est un mouvement où chaque jour est une opportunité d’apprendre, de s’épanouir et de faire une différence. Alors, si l’avant-garde technologique en data vous appelle, la réponse est claire : SmartPoint est THE place to be. Rejoignez nous !

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Solutions IA en entreprises, les DSI au coeur du paradoxe

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L’Intelligence Artificielle en entreprise, comment conjuguer innovations et défis technologiques ?

L’IA, une adoption massive par les DSI et des bénéfices évidents … mais des failles qui se creusent

Dans un monde où le progrès technologique est aussi rapide qu’inexorable, les Directeurs des Systèmes d’Information (DSI) jouent un rôle central. Ils doivent orchestrer l’adoption de l’intelligence artificielle (IA), une technologie qui promet de révolutionner non seulement la manière dont nous travaillons mais aussi comment nous envisageons le rapport entre l’humain et la machine. Selon le rapport 2024 Connectivity Benchmark de MuleSoft, 80% des entreprises sont déjà sur la voie de cette révolution et ont déjà adopté plusieurs modèles d’IA. Et cela va s’accélérer avec une augmentation prévue de 78% dans les trois années à venir.

Les gains sont tangibles :

  • une productivité accrue chez 85% des développeurs, selon les DSI.
  • Près de 50% des informaticiens considèrent que l’IA fait gagner du temps face à l’accroissement des tâches chronophage en gagnant cinq heures par semaine, afin de se consacrer aux travaux plus complexes difficiles à automatiser (étude « State of Workplace Technology » de Freshworks 2023)

Cependant, cette adoption ne va pas sans son lot de défis. L’intégration de l’IA dans les écosystèmes IT existants s’avère difficile pour 90% des DSI, avec des problématiques de sécurité et le défi incessant des silos de données qui freinent 80% des entreprises dans leur transformation numérique.

Le casse-tête du patrimoine informatique et l’impératif d’intégration inter-applicative

Imaginez gérer un patrimoine de près de 1000 applications différentes, dont la durée de vie moyenne est inférieure à quatre ans. Cette réalité est le quotidien de nombreuses entreprises, où seulement un quart d’entre elles réussissent notamment à offrir une expérience client multi-canal cohérente. L’intégration est devenu un impératif stratégique, mais aussi un défi colossal. Comment allier l’impératif de gestion d’un tel patrimoine avec celui de l’innovation continue ?

Sécurité et éthique : des considérations devenues primordiales

La sécurité et l’éthique de l’utilisation de l’IA sont au cœur des préoccupations pour 79% et 64% des DSI respectivement. Ces enjeux, souvent relégués au second plan lors de l’implémentation initiale de l’IA, se retrouvent désormais au premier plan, nécessitant une réaction rapide et conforme aux futures régulations, telles que l’AI Act européen qui sera pleinement en vigueur d’ici fin 2025.

Ainsi, si près de la moitié des DSI vont adopter une solution IA en 2024 … seulement 28% des applications y seront connectées.

Smartpoint, partenaire stratégique des DSI pour relever les défis de l’IA

Smartpoint se positionne comme le partenaire stratégique des DSI pour relever ces défis. Notre approche se focalise sur l’intégration intelligente de l’IA, soutenue par une gestion experte et responsable des données. Nous proposons :

  • Des stratégies d’intégration personnalisées, adaptées à l’environnement multi-applicatif des entreprises modernes.
  • Des solutions pour démanteler les silos de données, créant une gouvernance des données unifiée et efficace.
  • Une expertise pointue en matière de sécurité et d’éthique de l’IA pour assurer une conformité sans faille et une innovation éthique.

Êtes-vous prêt à transformer les défis de l’IA en opportunités ?

Les DSI sont à la barre d’un navire naviguant dans les eaux tumultueuses de la transformation digitale ! Avec Smartpoint, renforcez votre arsenal avec des stratégies et des outils conçus pour maximiser le potentiel de l’IA tout en préservant la sécurité et l’intégrité de vos opérations. Ensemble, nous pouvons transformer ces défis en opportunités, propulsant votre entreprise vers l’avant-garde de l’innovation technologique. Challengez-nous !

Source et pour aller plus loin :

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Data Fabric, cette architecture de data management gagne du terrain et la gouvernance des données fait la différence.

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La data fabric permet aux entreprises d’intégrer, de gérer, d’exploiter et d’analyser un volume toujours plus important de données issues de multiples sources (datalakes, applications, bases de données traditionnelles, plateformes cloud, etc.) en temps réel, en utilisant la puissance de l’IA et du ML pour automatiser notamment le traitement des données mais aussi le génération d’insights.

Elle permet surtout de rapprocher les consommateurs de données avec ceux qui sont en charge de son ingénierie !

Comment est ce que la Data Fabric améliore la gouvernance des données ? C’est dans le concept même de cette architecture. Rappelons en effet que les données sont traitées comme un produit et sont d’ailleurs nommées « Data Product ». Chaque data product est conçu comme la plus petite entité cohérente possible afin de favoriser la ré-usabilité des données dans différentes contextes ou usages de consommation.

Les données sont un actif développé, testé et mis à disposition d’utilisateurs qui les consomment. Chaque Data Product est sous la responsabilité d’une équipe propriétaire indépendante qui connait le domaine. Elle se porte garante de sa création, de son intégrité, de sa qualité, de son accessibilité, du delivery et de sa durabilité.

Les données sont créées via l’utilisation de modèles standardisés selon des normes de qualité. Elles sont donc testées pour s’assurer de leur fiabilité et de leur interopérabilité.

La Data Fabric vous permet d’avoir une vue d’ensemble unifiée de toute l’infrastructure data car toutes les données sont lisibles au même endroit. Les données sont interconnectées, fédérées et sécurisées.

Cette approche permet enfin de lutter efficacement sur les silos, de réduire les doublons de données, d’éliminer des cohérences et la sous-exploitation des données collectées. C’est également une meilleure optimisation du stockage et des ressources nécessaires au traitement.

Les utilisateurs ont également un accès facilité à des données temps réel, ce qui leur permet de tester, d’explorer, de découvrir des tendances, d’itérer plus rapidement et donc d’innover ou de réagir plus vite.

Réalisé avec DALL-E

Quels sont les principaux challenges pour intégrer votre Data Fabric ?

  • Complexité du Data Legacy qui ne permet pas l’interopérabilité et manque de flexibilité (et d’évolutivité)
  • Interopérabilité et standardisation alors que les entreprises ont de multiples outils et utilisent aujourd’hui plusieurs plateformes
  • Qualité des données et cela suppose souvent un chantier de nettoyage, redressement et normalisation qui peut être long
  • Intégration de sources diverses, disparates et généralement en silos
  • Gouvernance nécessaire et souvent complexe (gestion des métadonnées, compliance, sécurité, etc.) dans un environnement par nature distribué et dynamique
  • Manque de compétences en interne car c’est une approche best-of-breed
  • Résistance au changement
  • Maintenance continue dans la durée

Vous souhaitez mettre en place votre data fabric, nous réalisons avec vous votre projet pilote pour démontrer son efficacité. Contactez-nous.

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Les catalogues de données sont devenus des incontournables dans une démarche de gouvernance de données.

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Data Driven, ainsi va le monde ! Ainsi les data catalogs sont devenus indispensables.

Un Data Catalog est un outil de data management entièrement consacré à la documentation de tout ce qui est relatif à vos métadonnées : description, structure, sources, qualité, traitements, usage, accès, relations, etc.

Bien pensé, il vous permet de les classifier, de les comprendre et de les (re) trouver pour être immédiatement en capacité de les exploiter !

Zoom sur trois solutions de Data Catalogs

  1. Microsoft Purview 1. C’est l’un des nombreux services proposés dans la stack Azure dans le cadre de la mise en place d’une gouvernance de vos données. Il rassemble les métadonnées issues de multiples sources, y compris on-premise et multicloud, et facilite la data discovery. Sa faiblesse ? Le Data Lineage. 
  2. Databricks Unity – C’est une solution agnostique de data discovery et data governance, peu importe CSP que vous utilisez. Elle met à disposition de nombreux connecteurs avec la plupart des data stacks. Unity propose toutes les fonctionnalités nécessaires aux catalogues de données : connecteurs, data lineage, data discovery facilitée, etc.
  3. Amundsen (Lyft) est une solution de data catalog en Open Source avec une architecture microservices. Cela permet à la communauté des ingénieurs data de contribuer activement à son développement. Elle a d’ailleurs déjà un catalogue de connecteurs particulièrement riche. RDV sur GitHub !

Il existe beaucoup de solutions de Data Catalogs, citons Informatica, Talend, Collibra, Atlan ou encore le pure player français DataGalaxy. 


Smartpoint vous accompagne dans le choix de la meilleure solution pour vous selon votre stack data et l’implémente, contactez-nous 😊

SOURCES :

https://medium.com/@poatek/in-a-data-driven-world-data-catalogs-are-necessary-tools-5851ee3e22c2

https://medium.com/@poatek/in-a-data-driven-world-data-catalogs-are-necessary-tools-5851ee3e22c2

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